pythonqueue参数

⑴ python3.4 queue

我估计你当前文件所在目录下面有一个文件叫queue，或者当前文件名就是queue。
这样就无法导入正确的queue模块。

⑵ queue 队列可以多长 python

没有试过，不过应该不过超过2GB大小。这是python在32位版本时就留下的一个内存管理缺陷。通常大小超过500MB，就会很慢。
在实际应用环境中，queue最好不要超过几万条。通常保持在几百条以下更好。
单独的消息队列服务器，队列中缓存几百万条数据也是可以的。但是python的queue显然不是这样一个企业级应用。

⑶ python 把列表当作队列使用方法

可以把列表当做队列用，只是在队列里第一加入的元素，第一个取出来；但是拿列表用作这样的目的效率不高。在列表的最后添加或者弹出元素速度快，然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快（因为所有其他的元素都得一个一个地移动）。

⑷ python多进程中队列不空时阻塞，求解为什么

最近接触一个项目，要在多个虚拟机中运行任务，参考别人之前项目的代码，采用了多进程来处理，于是上网查了查python中的多进程

一、先说说Queue（队列对象）

Queue是python中的标准库，可以直接import 引用，之前学习的时候有听过着名的“先吃先拉”与“后吃先吐”，其实就是这里说的队列，队列的构造的时候可以定义它的容量，别吃撑了，吃多了，就会报错,构造的时候不写或者写个小于1的数则表示无限多

import Queue

q = Queue.Queue(10)

向队列中放值(put)

q.put(‘yang')

q.put(4)

q.put([‘yan','xing'])

在队列中取值get()

默认的队列是先进先出的

>>> q.get()
‘yang'
>>> q.get()
4
>>> q.get()
[‘yan', ‘xing']

当一个队列为空的时候如果再用get取则会堵塞，所以取队列的时候一般是用到

get_nowait()方法，这种方法在向一个空队列取值的时候会抛一个Empty异常

所以更常用的方法是先判断一个队列是否为空，如果不为空则取值

队列中常用的方法

Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
非阻塞 Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)

二、multiprocessing中使用子进程概念

from multiprocessing import Process

可以通过Process来构造一个子进程

p = Process(target=fun,args=(args))

再通过p.start()来启动子进程

再通过p.join()方法来使得子进程运行结束后再执行父进程

from multiprocessing import Process
import os

# 子进程要执行的代码
def run_proc(name):
print 'Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid())

if __name__=='__main__':
print 'Parent process %s.' % os.getpid()
p = Process(target=run_proc, args=('test',))
print 'Process will start.'
p.start()
p.join()
print 'Process end.'

上面的程序运行后的结果其实是按照上图中1，2，3分开进行的，先打印1，3秒后打印2，再3秒后打印3

代码中的p.close()是关掉进程池子，是不再向里面添加进程了，对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，调用close()之后就不能继续添加新的Process了。

当时也可以是实例pool的时候给它定义一个进程的多少

如果上面的代码中p=Pool(5)那么所有的子进程就可以同时进行

三、多个子进程间的通信

多个子进程间的通信就要采用第一步中说到的Queue，比如有以下的需求，一个子进程向队列中写数据，另外一个进程从队列中取数据，

#coding:gbk

from multiprocessing import Process, Queue
import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q):
for value in ['A', 'B', 'C']:
print 'Put %s to queue...' % value
q.put(value)
time.sleep(random.random())

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(True)
print 'Get %s from queue.' % value
time.sleep(random.random())
else:
break

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
pw = Process(target=write, args=(q,))
pr = Process(target=read, args=(q,))
# 启动子进程pw，写入:
pw.start()
# 等待pw结束:
pw.join()
# 启动子进程pr，读取:
pr.start()
pr.join()
# pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
print
print '所有数据都写入并且读完'

四、关于上面代码的几个有趣的问题

if __name__=='__main__':
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = Queue()
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,))
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()

print
print '所有数据都写入并且读完'

如果main函数写成上面的样本，本来我想要的是将会得到一个队列，将其作为参数传入进程池子里的每个子进程，但是却得到

RuntimeError: Queue objects should only be shared between processes through inheritance

的错误，查了下，大意是队列对象不能在父进程与子进程间通信，这个如果想要使用进程池中使用队列则要使用multiprocess的Manager类

if __name__=='__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = manager.Queue()
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,))
time.sleep(0.5)
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()

print
print '所有数据都写入并且读完'

这样这个队列对象就可以在父进程与子进程间通信，不用池则不需要Manager，以后再扩展multiprocess中的Manager类吧

关于锁的应用，在不同程序间如果有同时对同一个队列操作的时候，为了避免错误，可以在某个函数操作队列的时候给它加把锁，这样在同一个时间内则只能有一个子进程对队列进行操作，锁也要在manager对象中的锁

#coding:gbk

from multiprocessing import Process,Queue,Pool
import multiprocessing
import os, time, random

# 写数据进程执行的代码:
def write(q,lock):
lock.acquire() #加上锁
for value in ['A', 'B', 'C']:
print 'Put %s to queue...' % value
q.put(value)
lock.release() #释放锁

# 读数据进程执行的代码:
def read(q):
while True:
if not q.empty():
value = q.get(False)
print 'Get %s from queue.' % value
time.sleep(random.random())
else:
break

if __name__=='__main__':
manager = multiprocessing.Manager()
# 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
q = manager.Queue()
lock = manager.Lock() #初始化一把锁
p = Pool()
pw = p.apply_async(write,args=(q,lock))
pr = p.apply_async(read,args=(q,))
p.close()
p.join()

print
print '所有数据都写入并且读完'

⑸ python程序问题

很明显的参数类型错误啊，put只能take一个Queue instance，你给了个int当然要报错。改为__init__(self,queue)：self.queue=queue。

⑹ python queue maxsize可以自己设定吗

可以，直接传一个大于0的参数就行，不传或者传一个小于等于0的参数则为无穷大

fromqueueimportQueue
q1=Queue()#无穷大，除非内存不足，否则可以一直put
q2=Queue(5)#最多容纳5个，达到5个再put则阻塞

⑺ python里队列（queue）的一道题目

请把函数reverse的完整代码贴过来，上面的显然不对，参数 l 都没有用到。。

⑻ python 怎么监听queue

IFO即First in First Out,先进先出。Queue提供了一个基本的FIFO容器，使用方法很简单,maxsize是个整数，指明了队列中能存放的数据个数的上限。一旦达到上限，插入会导致阻塞，直到队列中的数据被消费掉。如果maxsize小于或者等于0，队列大小没有限制。
举个栗子：
import Queue

q = Queue.Queue()

for i in range(5):
q.put(i)

while not q.empty():
print q.get()

输出：
0
1
2